这个报错 `ValueError: could not convert string '' to float64 at row 0, column 1.` 非常典型，它揭示了你的 CSV 文件内容和代码预期之间的不匹配。 简单来说：**`numpy.loadtxt()` 试图将文件中第 0 行、第 1 列（即第二列）的一个空字符串 `''` 转换成浮点数（float），但失败了。** 这通常由以下几个原因导致： ### 核心问题分析 1. **分隔符错误 (`delimiter=" "`)** * 你的代码中设置了 `delimiter=" "` (一个空格)。 * 但是，文件名是 `housing.csv`，CSV 文件的标准分隔符是**逗号 `,`**。 * 如果文件是用逗号分隔的，而你用空格去分割，那么整行数据会被当作一长串字符串。当 `loadtxt` 尝试解析时，它会遇到包含逗号的字符串（例如 `"0.00632,18.0,..."`），自然无法将其转换为单个浮点数，从而引发类型转换错误。 2. **存在非数值数据或空值** * 报错信息明确指出遇到了空字符串 `''`。这可能意味着： * **文件中有缺失值**：CSV 中的某个单元格是空的（例如 `,,` 表示中间列为空）。 * **文件有标题行**：第一行是列名（如 `CRIM, ZN, INDUS, ...`），这些是字符串，无法转换为 `float`。你的代码没有使用 `skiprows` 参数来跳过这一行。 * **数据格式不纯**：某列中混入了非数字字符。 3. **`usecols` 索引可能越界或不匹配** * 你指定了 `usecols=(0,1,2,...,12)`，共 13 列。 * 如果因为分隔符错误导致解析出的列数不是 13 列，或者文件本身的列数就不足 13 列，也会引发问题。 --- ### 解决方案 #### ✅ 方案一：修正分隔符并处理标题行（推荐用于纯数值数据） 如果你的 `housing.csv` 是一个标准的、第一行为标题的 CSV 文件，并且其余部分都是数值，你应该这样修改代码： ```python import numpy as np # 关键修改点： # 1. delimiter=',' : 使用正确的逗号作为分隔符 # 2. skiprows=1 : 跳过第一行（标题行） data1 = np.loadtxt("housing.csv", delimiter=',', skiprows=1, usecols=(0,1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12), dtype=float) ``` #### ✅ 方案二：使用 Pandas（更强大、更稳健的选择） 对于像 `housing.csv` 这样的表格数据，`pandas` 库是比 `numpy.loadtxt` 更好的选择。它能自动处理标题、推断数据类型、处理缺失值等。 ```python import pandas as pd import numpy as np # 使用 pandas 读取，它会自动识别标题行和逗号分隔符 df = pd.read_csv("housing.csv") # 如果你只需要前13列，并且想转换成 numpy 数组 data1 = df.iloc[:, :13].values # .values 属性将 DataFrame 转换为 numpy 数组 print(f"数据形状: {data1.shape}") print(f"数据类型: {data1.dtype}") print("前5行数据:\n", data1[:5]) ``` **为什么推荐 Pandas？** * **自动处理标题**：无需手动设置 `skiprows`。 * **智能类型推断**：自动判断每列是整数、浮点数还是字符串。 * **强大的缺失值处理**：能优雅地处理空单元格，将其标记为 `NaN`，而不会直接报错。 * **灵活的数据操作**：可以方便地通过列名（如 `df['CRIM']`）来选择数据。 ### 总结 | 问题 | 原因 | 解决方法 | | :--- | :--- | :--- | | **分隔符错误** | CSV 文件用逗号 `,` 分隔，但代码用了空格 ` `。 | 将 `delimiter=" "` 改为 `delimiter=','`。 | | **无法转换字符串** | 文件第一行是文本标题，或存在空值/非数值字符。 | 添加 `skiprows=1` 跳过标题行；或改用 `pandas.read_csv`。 | | **工具选择不当** | `loadtxt` 适合简单、规整的纯数值矩阵。 | 对于带标题、可能有缺失值的表格数据，优先使用 `pandas`。 | **建议你先尝试【方案一】，如果还有问题，或者你的数据比较复杂（有缺失值、混合类型等），请直接使用【方案二】的 `pandas` 方法，它会让你省去很多麻烦。**